Impulsando Decisiones Empresariales con Business Analytics e Inteligencia Artificial

Consultoría de Business Analytics (BA)

La consultoría de Business Analytics (BA) es un servicio especializado que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos mediante el análisis, interpretación y aprovechamiento de la información empresarial. La consultoría de BA integra tecnología, estadísticas y experiencia en negocios para extraer conocimiento valioso que pueda guiar las estrategias empresariales y mejorar el rendimiento.

¿Qué es el Business Analytics?

Business Analytics es el proceso de utilizar datos, herramientas de análisis y técnicas estadísticas para identificar patrones, predecir resultados y respaldar decisiones informadas. Combina diferentes disciplinas, como:

• Análisis Descriptivo: Comprender qué ocurrió en el pasado mediante resúmenes y reportes.
• Análisis Diagnóstico: Identificar por qué ocurrieron ciertos eventos.
• Análisis Predictivo: Predecir qué ocurrirá en el futuro utilizando modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).
• Análisis Prescriptivo: Recomendar acciones específicas para alcanzar objetivos deseados.

¿En qué consiste la Consultoría de Business Analytics?

La consultoría de BA incluye los siguientes elementos o fases:

1. Evaluación de necesidades y objetivos.
   • Se analiza el estado actual de la organización, sus datos, procesos y herramientas.
   • Se establecen objetivos claros y medibles (como optimizar procesos, reducir costos, aumentar ingresos, mejorar la experiencia del cliente, etc.).
2. Gestión y preparación de datos.
   • Se recolectan, organizan y limpian los datos de diversas fuentes internas (ERP, CRM, bases de datos, etc.) y externas (mercado, competencia, tendencias).
   • Se garantiza la calidad de los datos, eliminando inconsistencias y asegurando su relevancia.
3. Análisis de datos.
   • Se aplican técnicas estadísticas y algoritmos avanzados para identificar tendencias, patrones y correlaciones en los datos.
   • Se utilizan herramientas de visualización de datos (como SAC, Power BI, Tableau o Qlik) para representar la información de forma comprensible.
4. Desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos.
   • Se construyen modelos matemáticos y de aprendizaje automático (machine learning) que permiten predecir comportamientos futuros y sugerir acciones.
   • Ejemplo: prever la demanda de un producto o identificar riesgos financieros.
5. Implementación de soluciones.
   • Se integran las herramientas de análisis y los modelos en los procesos operativos de la empresa.
   • Se personalizan cuadros de mando (dashboards) y reportes para diferentes departamentos.
6. Formación y transferencia de conocimiento.
   • Se capacita a los empleados y líderes empresariales para que puedan interpretar los análisis y tomar decisiones basadas en ellos.
   • Se promueve una cultura empresarial orientada a los datos (data-driven culture).
7. Medir resultados y generar valor.
   • Se evalúan constantemente los resultados de los análisis y se optimizan los modelos y procesos según cambien las condiciones empresariales o del mercado.

Beneficios de la Consultoría BA

• Mejora en la toma de decisiones: Basadas en datos objetivos, en lugar de intuiciones.
• Reducción de costes: Al identificar ineficiencias operativas.
• Incremento en la rentabilidad: Gracias a estrategias optimizadas basadas en análisis predictivos.
• Identificación de oportunidades: Detectar tendencias emergentes y oportunidades de mercado.
• Mitigación de riesgos: Anticipar problemas y diseñar soluciones proactivas.

Propuesta de Consultoría BA

Una propuesta típica de consultoría en Business Analytics incluye:

• Introducción y Situación Actual: Se hace una breve introducción de la compañía y sus operaciones y se detalla la situación actual a nivel de transformación digital y Reporting analítico, con ello tendremos un punto de partida.
• Objetivos y Requerimientos: Identificar claramente los objetivos que se pretende conseguir con el proyecto (definidos y consensuados con la Dirección de la Compañía objeto de la implantación) y los requerimientos a los que se pretende dar cobertura (definidos y consensuados con IT y usuarios clave de las áreas implicadas dentro del cliente).
• Enfoque y Alcance Propuesto: Basado en la experiencia de la consultora implementadora y alineado con el cliente, definir un enfoque del proyecto de alto nivel y un detalle de alcance del proyecto.
• Metodología: Para cada objetivo del proyecto se identifican las actividades a llevar a cabo y los entregables de proyecto en cada fase.
• Plan de Trabajo: Se detalla una planificación temporal (planning) de ejecución de las distintas fases del proyecto.
• Equipo y Gobierno del Proyecto: Se identifican los participantes en el proyecto por ambas partes, cliente y consultora, y además se define consensuadamente los órganos de gobierno, así como los participantes y funciones de los mismos.
• Propuesta y Condiciones Económicas: Se realiza un presupuesto económico con base en la duración del proyecto, los perfiles requeridos y la tarifa/jornada de cada uno. En este caso de proyecto de Business Analytics, el proyecto tipo sería de 10 semanas (2,5 meses, es decir 50 jornadas) ejecutado por tres perfiles: un jefe de proyecto al 50% y dos Consultores (de los cuales al menos uno sería Senior).
• Referencias, Casos de Éxito y Por qué elegir a la Consultora de la Propuesta: Se identifican y describen brevemente todas las referencias que se tienen en este tipo de proyecto, identificando los objetivos que se pretendían conseguir y los logros y resultados obtenidos. También se identifican los méritos y características de la compañía consultora que oferta y que la hacen relevante y conveniente para ser la seleccionada.

Presentación del Informe de Consultoría

1. Definir el Objetivo de la Presentación.
   • Responder a las siguientes preguntas de forma clara: ¿Qué se quiere lograr con esta presentación? ¿Informar, convencer o generar decisiones?
   • Identificar los puntos clave que se quieren transmitir al cliente.
2. Estructurar la Presentación (que ha de ser lógica y fácil de seguir).
   • Portada: Título del Informe, Proyecto o Trabajo; Logo y nombre de la empresa CONSULTORA; Logo y nombre de la empresa CLIENTE; Foto representativa del CLIENTE; Lugar y Fecha del trabajo.
   • Introducción: Se presenta brevemente el contexto del proyecto; Se enumeran los objetivos del informe o de la consultoría; Se explica la metodología utilizada (cómo se recopilaron los datos, análisis realizado, etc.).
   • Diagnóstico o situación actual: En este apartado se exponen los hallazgos clave derivados de este diagnóstico; Se utilizan elementos gráficos relevantes que explican la situación (gráficas, tablas, diagramas…); Se ponen negro sobre blanco los problemas o áreas de mejora identificadas.
   • Recomendaciones e iniciativas: Se presentan soluciones concretas y viables a los problemas o áreas de mejora anteriormente identificadas; Asegurarse de que las recomendaciones y/o iniciativas estén alineadas con los objetivos del cliente es muy importante, así como la gestión de expectativas y del cambio; Realizar una clasificación de las recomendaciones por prioridad e impacto, así como las determinaciones de nuevas iniciativas que complementen a la realizada actualmente.
   • Plan de acción: Desglosar las actividades necesarias para implementar las recomendaciones e iniciativas; Se ha de incluir un cronograma o planning de actividades; Identificar a los responsables de cada actividad y/o recursos necesarios.
   • Conclusiones y Próximos pasos: Resumir los hallazgos y conclusiones más relevantes en este apartado; Incidir y reafirmar el valor de las recomendaciones y próximos pasos; Invitar al cliente a discutir los próximos pasos e iniciativas, así como su conveniencia.
   • Espacio para ruegos y preguntas: Se reservará un espacio dedicado a resolver dudas o comentarios del cliente.
3. Diseñar la Presentación.
   • Claridad Visual: Usa diapositivas con poco texto, pero con mensajes claros y gráficos relevantes. Evita sobrecargar las diapositivas con demasiada información.
   • Consistencia: Usa colores corporativos del cliente o de la consultora. Asegurarse de que el diseño sea profesional y consistente.
   • Gráficos y visualización de datos: Usar gráficos de barras, tortas o líneas para mostrar tendencias y datos clave. Incluir diagramas de procesos si es necesario.
4. Preparación del contenido oral.
   • Practicar el discurso para explicar cada diapositiva sin leer directamente de ella.
   • Resaltar los puntos clave y cómo benefician al cliente.
   • Adaptar el lenguaje al nivel de conocimiento del público (evitar tecnicismos innecesarios).
5. Preparación Final.
   • Ensayo: Realizar una presentación de práctica con colegas o compañeros. Cronometrar la presentación para ajustarte al tiempo disponible (evitará un problema posterior crucial y que ocurre más de lo que debería).
   • Material de Apoyo: Preparar una copia impresa o digital del informe completo para entregar al cliente. Considerar dejar un resumen ejecutivo al final de la presentación, o enviar electrónicamente nada más terminar la reunión junto con un resumen de esta, sobre todo fijando los próximos pasos.
6. Presentación al Cliente.
   • Inicio: Saludar, presentar al equipo que intervendrá y establecer el propósito de la reunión.
   • Comunicación: Hablar con confianza, claridad y profesionalidad, pero sin perder espontaneidad. Usar lenguaje corporal positivo y hacer contacto visual (para validar que llega el mensaje).
   • Interacción: Invitar siempre a los asistentes a hacer preguntas o comentar a lo largo de la presentación. Si no hay interacción en la presentación, no ha ido bien; el feedback del cliente es algo irrenunciable.
   • Cierre y Próximos pasos: Concluir con un resumen claro y destacar los beneficios de las recomendaciones y propuestas.

Consejos Adicionales:

• Anticipar Preguntas: Pensar en posibles dudas o críticas que el cliente pueda tener y prepararse para responderlas.
• Ser Flexible: Ajustar el ritmo de la presentación según las reacciones de la audiencia.
• Entrega Profesional: Asegurarse de que el documento final y los materiales entregados estén impecables y libres de errores.

Buenas Prácticas y Casos de Éxito en Business Analytics

Ayudan a las organizaciones a maximizar el valor de sus datos y lograr resultados relevantes:

1. Definir objetivos claros y alineados con el negocio.
   • Descripción: Antes de iniciar un proyecto de BA, es fundamental definir objetivos específicos y alinearlos con las prioridades estratégicas de la empresa.
   • Ejemplo: Si el objetivo es aumentar las ventas, se deben identificar métricas clave (KPI) como el incremento en el ticket promedio o la reducción del churn rate.
2. Involucrar a los Stakeholders desde un principio.
   • Descripción: Asegúrate de que todos los interesados (gerentes, analistas, equipos operativos) estén involucrados para garantizar que las soluciones analíticas sean prácticas y respondan a sus necesidades.
   • Ejemplo: Realizar workshops iniciales con los equipos de marketing, finanzas y TI para entender los puntos de dolor.
3. Recopilar y preparar datos de alta calidad.
   • Descripción: Los datos son el núcleo del BA. Es importante implementar procesos robustos de limpieza, integración y validación para garantizar su calidad.
   • Ejemplo: Usar herramientas como ETL (Extract, Transform, Load) para automatizar la preparación de datos.
4. Escoger herramientas y tecnologías adecuadas.
   • Descripción: Seleccionar plataformas analíticas que se ajusten a las necesidades del proyecto y las capacidades del equipo.
   • Ejemplo: SAC y Power BI para visualización de datos, o Python y R para análisis más avanzado.
5. Diseñar visualizaciones efectivas.
   • Descripción: Presentar los resultados analíticos de manera comprensible para los stakeholders, utilizando gráficos claros y centrados en los datos clave.
   • Ejemplo: Priorizar dashboards interactivos para facilitar la toma de decisiones.
6. Iterar y ajustar el modelo.
   • Descripción: Aplicar enfoques ágiles para ajustar los modelos y las soluciones analíticas con base en el feedback.
   • Ejemplo: Probar modelos predictivos en un entorno piloto antes de implementar a gran escala.
7. Medir resultados y generar valor.
   • Descripción: Establecer métricas de éxito para evaluar el impacto del proyecto (ROI, ahorro de costos, aumento de ingresos, etc.).
   • Ejemplo: Comparar las tasas de conversión antes y después de la implementación de un modelo de recomendación.

Algunos Casos de Éxito

1. NETFLIX.
   • Descripción: Netflix utiliza Business Analytics para ofrecer recomendaciones personalizadas a sus usuarios. Mediante análisis predictivo y machine learning, evalúan el historial de visualización de cada usuario para recomendar contenido relevante.
   • Resultado: Incremento en la retención de usuarios y mayor tiempo de visualización por persona.
2. AMAZON.
   • Descripción: Amazon emplea Business Analytics para ajustar sus precios en tiempo real utilizando datos de demanda, competencia y disponibilidad de inventario.
   • Resultado: Maximización de los ingresos y ventaja competitiva en el mercado.
3. COCA-COLA.
   • Descripción: Coca-Cola implementó un sistema de análisis en tiempo real para gestionar datos de ventas, inventarios y campañas publicitarias. Los dashboards ayudan a los gerentes a tomar decisiones rápidas y basadas en datos.
   • Resultado: Reducción de costos operativos y mejora en la efectividad de las campañas.
4. WALMART.
   • Descripción: Walmart utiliza análisis predictivo para prever la demanda de productos según factores como clima, eventos locales y temporadas. Esto ayuda a optimizar los inventarios y prevenir el desabastecimiento.
   • Resultado: Reducción de desperdicios y mejora en la satisfacción del cliente.
5. STARBUCKS.
   • Descripción: Starbucks utiliza Business Analytics para identificar las ubicaciones óptimas de nuevas tiendas. Analizan datos demográficos, de tráfico y de comportamiento del consumidor para tomar decisiones informadas.
   • Resultado: Mayor éxito en la apertura de nuevas tiendas y aumento en las ventas.
6. PROCTER & GAMBLE.
   • Descripción: P&G utiliza análisis prescriptivo para optimizar su cadena de suministro, reduciendo tiempos de entrega y costos operativos.
   • Resultado: Mayor eficiencia operativa y una respuesta más rápida a las necesidades del cliente.

Conclusión sobre Business Analytics

Los proyectos de Business Analytics exitosos dependen de la implementación de buenas prácticas como la alineación con objetivos estratégicos, la calidad de los datos y la iteración constante. Los casos de éxito como Netflix y Amazon demuestran cómo BA puede:

• Transformar procesos clave.
• Aumentar la rentabilidad.
• Mejorar la experiencia del cliente.

Así, adoptar estas prácticas y aprender de los casos de éxito es esencial para maximizar el impacto de los proyectos de Business Analytics en cualquier organización.

Test M6: Consultoría de Business Analytics

1. ¿Cuál es el primer paso en una consultoría de Business Analytics?
   • a) Implementar modelos de machine learning.
   • b) Evaluar necesidades y objetivos del cliente.
   • c) Diseñar dashboards y reportes.
   • d) Ninguna de las anteriores.
2. ¿Cuál es una de las principales ventajas de la consultoría de Business Analytics?
   • a) Sustituir la toma de decisiones humanas por inteligencia artificial.
   • b) Eliminar la necesidad de hacer reportes financieros.
   • c) Tomar decisiones basadas en datos objetivos.
   • d) Ninguna de las anteriores.
3. ¿Qué apartados debe incluir una propuesta de consultoría en Business Analytics?
   • a) Introducción, objetivos, metodología, plan de trabajo, equipo y condiciones económicas.
   • b) Solo la descripción de las herramientas que se van a utilizar.
   • c) Un análisis genérico de tendencias sin relación con la empresa.
   • d) Ninguna de las anteriores.
4. ¿Cuál es el rango de precio por jornada de un jefe de proyecto en consultoría de Business Analytics?
   • a) 0 – 200 euros
   • b) 200 – 400 euros
   • c) 400 – 600 euros
   • d) Ninguna de las anteriores.
5. Si un proyecto de Business Analytics dura 10 semanas y cuenta con un jefe de proyecto (50%) y dos consultores (uno senior), ¿cuál debería ser el rango estimado de coste total?
   • a) 0 – 40.000 euros
   • b) 40.000 – 80.000 euros
   • c) 80.000 – 120.000 euros
   • d) Ninguna de las anteriores.
6. ¿Qué se debe incluir en el apartado de referencias y casos de éxito en una propuesta de consultoría?
   • a) Proyectos anteriores, objetivos alcanzados y logros obtenidos.
   • b) Opiniones de empleados sobre la empresa consultora.
   • c) Un resumen financiero de la consultora.
   • d) Ninguna de las anteriores.
7. ¿Qué elementos debe incluir la presentación de un informe de consultoría empresarial?
   • a) Diagnóstico de la situación actual, recomendaciones, plan de acción, conclusiones y próximos pasos.
   • b) Información de la competencia.
   • c) Resumen financiero de la consultora.
   • d) Ninguna de las anteriores.
8. ¿Qué aspectos son clave en la presentación del informe de consultoría al cliente?
   • a) Explicación clara del propósito del informe, comunicación efectiva e interacción con el cliente.
   • b) Leer directamente de las diapositivas sin interacción.
   • c) Evitar responder preguntas del cliente durante la presentación.
   • d) Ninguna de las anteriores.
9. ¿Cuál de las siguientes es una buena práctica en proyectos de Business Analytics?
   • a) Involucrar a los stakeholders desde el inicio.
   • b) Evitar la recopilación de datos históricos.
   • c) Implementar modelos sin pruebas piloto.
   • d) Ninguna de las anteriores.
10. ¿Por qué es importante medir resultados y generar valor en proyectos de Business Analytics?
    • a) Para evaluar el impacto del proyecto y optimizar modelos continuamente.
    • b) Porque es un requisito legal obligatorio.
    • c) Para justificar la inversión sin importar los resultados.
    • d) Ninguna de las anteriores.

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Introducción a la Inteligencia Artificial (IA)

La Inteligencia Artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que permite a las máquinas realizar tareas que tradicionalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de patrones, la toma de decisiones y la generación de contenido. No es magia, ni algo futurista: ya está presente en nuestras vidas y en muchas estrategias empresariales.

Para un ejecutivo o directivo, lo más importante no es entender cómo funciona a nivel técnico, sino cómo la IA puede transformar los negocios. La IA no reemplaza a las personas, pero sí amplifica sus capacidades, automatiza procesos y permite tomar decisiones con mayor rapidez y precisión. En este módulo veremos los principales tipos de IA, sus fundamentos técnicos a alto nivel y ejemplos de casos de uso en empresa.

Clasificación por Capacidad

La Inteligencia Artificial (IA) se puede clasificar según su nivel de capacidad en tres categorías principales: IA Estrecha (Narrow AI), IA Amplia (Broad AI) e IA General (General AI). Esta clasificación ayuda a entender qué puede hacer la IA hoy y hacia dónde evoluciona en el futuro:

• La IA estrecha, también llamada IA Débil, es la única IA que existe actualmente y está diseñada para realizar tareas específicas con gran precisión.
• La IA amplia es un concepto intermedio entre la IA Estrecha y la IA General. Se refiere a sistemas más versátiles que pueden adaptarse y transferir conocimiento entre diferentes tareas, pero aún sin alcanzar el razonamiento humano completo.
• La IA general, también conocida como Inteligencia Artificial Fuerte, sería una IA con capacidad de razonar, aprender, adaptarse y actuar de manera similar a un ser humano en cualquier contexto.

Como conclusión, la IA Estrecha y la IA Amplia ya están transformando las empresas. Debemos aprender a usarlas estratégicamente. La IA General, si llega a existir, cambiará por completo la sociedad y el mundo laboral, pero aún estamos lejos de ese punto.

Historia de la IA

1. Orígenes (Antes de 1950) – La IA como Idea
   • La idea de máquinas inteligentes se remonta a la antigüedad con mitos y autómatas mecánicos.
   • En 1936, Alan Turing (famoso por ayudar a descifrar el código Enigma de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial) desarrolla el concepto de la «Máquina de Turing«, base teórica de la computación moderna.
   • En 1950, Turing propone el Test de Turing para evaluar si una máquina puede imitar la inteligencia humana.
2. El Nacimiento de la IA (1950-1970) – Primeros Modelos y Algoritmos
   • 1956: John McCarthy acuña el término «Inteligencia Artificial» en la conferencia de Dartmouth College.
   • Surgen los primeros programas capaces de resolver problemas matemáticos y jugar ajedrez a nivel básico.
   • Sin embargo, existía el problema de que la IA era demasiado limitada y dependía de reglas programadas manualmente.
3. Inviernos de la IA (1970-1990) – Expectativas vs. Realidad
   • La falta de avances significativos genera desilusión y falta de inversión en IA. Los sistemas de IA eran demasiado costosos y no cumplían las expectativas. El interés en IA cae y las investigaciones se reducen drásticamente. Es lo que se conoce como el primer invierno de la IA. En 1976, los científicos se dieron cuenta de que incluso los ordenadores más populares de la época, que trabajaban con lenguaje natural, solo podían manipular un vocabulario de unas 20 palabras.
   • A finales de la década de 1980, el interés por la investigación en IA volvió a disminuir significativamente, en parte debido al auge de los ordenadores personales. Las computadoras de Apple e IBM, ahora accesibles para los hogares y empresas, ofrecían un rendimiento superior al de los grandes sistemas corporativos de años anteriores. Como resultado, tanto las compañías como los gobiernos redujeron sus inversiones en proyectos de computación a gran escala, lo que llevó a una drástica disminución en la financiación de la investigación en inteligencia artificial. Se conoce como el segundo Invierno de la IA.
4. La Revolución del Machine Learning (1990-2010) – La IA aprende de datos
   • El procesamiento informático alcanzó por fin velocidades suficientes para que las máquinas pudieran resolver problemas complejos. Gracias a la mejora del hardware y la recopilación de datos, la IA empieza a aprender de ejemplos en lugar de reglas predefinidas.
   • Se abandonan los modelos basados en reglas y se adoptan algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).
   • En 1997, Deep Blue de IBM vence a Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez.
5. La Era del Deep Learning (2010-Presente) – IA Generativa y Avances
   • Con el desarrollo de las redes neuronales profundas (Deep Learning), la IA alcanza nuevas capacidades en reconocimiento de imágenes, lenguaje y toma de decisiones.
   • En 2012, AlexNet revoluciona la visión por computadora con redes neuronales profundas.
   • En 2016, AlphaGo, de DeepMind, vence a los mejores jugadores de Go del mundo, un juego considerado más complejo que el ajedrez.
   • A partir del 2020 surge una explosión de IA Generativa, con modelos como ChatGPT, DALL·E y Midjourney, capaces de crear textos, imágenes y videos de calidad humana.
6. Futuro de la IA – ¿Hacia la IA General?
   • Se espera que la IA continúe evolucionando en capacidades de razonamiento, toma de decisiones autónomas y creatividad.
   • Se investigan modelos más avanzados hacia la IA Amplia y, en el futuro, una posible IA General.
   • El gran reto es el impacto en el empleo, la ética y la regulación de la IA en los negocios y la sociedad.

Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning

Como se ha visto durante el curso, los datos pueden ser estructurados (como una hoja de cálculo) o no estructurados, como imágenes, comentarios de clientes, sonidos, tweets, etc. Hoy en día se generan una gran cantidad de datos no estructurados (según Gartner, entre el 80% y el 90% de los datos mundiales) y estos datos no pueden trabajarse con los modelos tradicionales y aún menos con la rapidez y cantidad en la que se generan.

Imagina un ordenador programable enfrentándose al desafío de analizar miles de millones de datos desordenados. ¿Cómo se podría diseñar un programa capaz de clasificar esa inmensa cantidad de información? ¿Sería posible crear una lista de palabras clave lo suficientemente extensa como para extraer conocimientos útiles? En los datos no estructurados se esconden respuestas cruciales para la prevención de enfermedades, la detección de actividades delictivas, la predicción de los mercados bursátiles y muchos otros aspectos fundamentales de la sociedad moderna. Sin la capacidad de interpretar estos datos, ni las personas ni las organizaciones pueden hacer predicciones precisas ni tomar decisiones estratégicas con fundamento.

Aquí es donde la Inteligencia Artificial marca la diferencia. A través de algoritmos avanzados, algunos inspirados en el funcionamiento del cerebro humano, la IA puede organizar y dar sentido a datos caóticos con una velocidad y precisión sin precedentes. Su capacidad de aprendizaje le permite no solo extraer patrones ocultos, sino también mejorar sus propios modelos con el tiempo, optimizando sus predicciones y decisiones de manera continua.

Ejemplo del Navegador: Ordenador Programable vs. IA con Aprendizaje Automático

Cuando se trata de analizar datos no estructurados, la Inteligencia Artificial (IA) no sigue las instrucciones tradicionales de un programa informático. En su lugar, el aprendizaje automático permite analizar grandes volúmenes de información de manera eficiente y adaptable. Para entender mejor esta diferencia, consideremos el desafío de encontrar la mejor ruta a través del tráfico de una gran ciudad con un sistema de navegación. Este problema es un claro ejemplo de datos no estructurados, ya que no solo involucra un mapa fijo de calles, sino también variables dinámicas como el clima, los atascos y los accidentes. Veamos cómo dos enfoques distintos —un ordenador programable y un sistema basado en aprendizaje automático— abordarían esta tarea.

1. Ordenador Programable: Un Enfoque Tradicional

   Un sistema tradicional requeriría una base de datos exhaustiva con todas las posibles rutas de la ciudad, lo que supone un enorme volumen de datos estructurados. Para adaptarse a las condiciones del tráfico en tiempo real, habría que actualizar constantemente la información sobre el estado de las calles, los atascos y las condiciones meteorológicas. Luego, el ordenador programable tendría que buscar entre los datos la mejor ruta de principio a fin, comparando múltiples opciones. Sin embargo, este enfoque sería ineficiente y consumiría muchos recursos, ya que el sistema debería recalcular rutas continuamente y gestionar enormes volúmenes de información, haciendo que el proceso sea lento y poco viable en la práctica.

2. IA con Aprendizaje Automático: Un Enfoque Inteligente

   En contraste, un sistema de aprendizaje automático aborda el problema de manera más flexible, similar a cómo una persona escalaría un árbol en busca del mejor camino. La IA prueba diferentes rutas, avanzando por una opción y ajustando su recorrido al encontrar obstáculos, como si siguiera las bifurcaciones de un tronco. Este sistema aprende de cada intento, identificando cuáles son las rutas más rápidas y eficientes. En lugar de almacenar una base de datos con todas las posibles combinaciones, simplemente observa el tráfico en tiempo real y ajusta sus decisiones mediante ensayo y error.

   El aprendizaje automático tiene la capacidad de realizar predicciones. Un sistema puede analizar el tráfico en tiempo real y determinar: “Con base en las condiciones actuales, esta ruta tiene mayor probabilidad de ser la más rápida”. Esto es posible porque compara diferentes opciones a medida que las evalúa. Además, el aprendizaje automático mejora con la experiencia. Si detecta que un vehículo ha sufrido un retraso debido a un desvío temporal, ajustará sus recomendaciones para optimizar futuras decisiones y beneficiar a otros conductores.

Sistemas Clásicos vs. Aprendizaje Automático: Determinismo vs. Probabilidad

Existen dos formas fundamentales de comparar los sistemas tradicionales de computación y los de aprendizaje automático: uno es determinista y el otro es probabilístico. Veamos qué significa cada uno.

1. Sistemas Deterministas: Razonamiento Binario

   Los sistemas tradicionales funcionan de manera determinista, lo que significa que operan con reglas fijas y respuestas absolutas. Para encontrar una ruta óptima, un sistema determinista necesita una base de datos predefinida con todas las opciones posibles. Luego, selecciona la ruta correcta en función de criterios estrictos: si una opción es válida, la marca como «SÍ», y si no lo es, la descarta con un «NO». Este enfoque es esencialmente binario, similar a un interruptor de encendido y apagado. Los programas informáticos tradicionales trabajan con esta lógica, donde una afirmación solo puede ser verdadera o falsa, sin valores intermedios ni grados de confianza.

2. Aprendizaje Automático: Análisis Probabilístico

   El aprendizaje automático, en cambio, no funciona con respuestas absolutas, sino con probabilidades. En lugar de decidir entre «sí» o «no», evalúa múltiples opciones considerando variables en tiempo real. Este enfoque es analógico, más parecido a una onda que cambia progresivamente en lugar de un valor binario fijo. Por ejemplo, un sistema de aprendizaje automático no dirá «esta es la mejor ruta», sino algo como «hay un 84% de probabilidad de que esta sea la ruta más rápida». Esta capacidad de evaluar y comparar probabilidades es clave en muchas aplicaciones, como los sistemas de navegación GPS, que sugieren varias rutas con tiempos estimados en función del tráfico en tiempo real.

¿Quién Toma la Decisión Final?

Dado que el aprendizaje automático trabaja con probabilidades, la toma de decisiones final sigue siendo un punto clave. En muchos casos, la decisión recae en el usuario o en otro sistema que evalúa el nivel de confianza de la IA. Este aspecto es especialmente crítico en situaciones sensibles, como la medicina. Si un sistema de IA sugiere un tratamiento con un 90% de éxito, ¿debería el médico seguir su recomendación sin cuestionarla? ¿O debería combinar la predicción de la IA con su propio criterio clínico? El debate entre sistemas deterministas y probabilísticos no solo define cómo funcionan las máquinas, sino también cómo los humanos interactúan con ellas para tomar mejores decisiones en entornos complejos.

¿Cómo resuelve problemas el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático puede abordar problemas mediante tres enfoques principales:

• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje por refuerzo

1. Aprendizaje Supervisado: Predicciones Basadas en Ejemplos

El aprendizaje supervisado consiste en entrenar un modelo proporcionándole ejemplos etiquetados para que pueda hacer predicciones precisas. En este enfoque, el sistema aprende a reconocer patrones porque se le indica qué representan los datos.

Características principales:

• Requiere datos etiquetados.
• Se entrena el modelo con ejemplos donde se conoce la respuesta correcta.
• Se usa para tareas como clasificación y regresión.

Por ejemplo, si queremos que una IA reconozca perros en imágenes, le proporcionamos muchas fotos de animales con etiquetas que indiquen cuáles son perros. A medida que el modelo aprende, cuando se le muestre una imagen nueva, podrá identificar si es un perro con alta precisión.

Algoritmos más habituales:

• Árboles de Decisión: Construyen modelos predictivos en forma de árboles, útiles en clasificación y regresión.
• Regresión Lineal: Se utiliza para modelar relaciones entre variables y hacer predicciones continuas.
• Regresión Logística: Algoritmo clave para clasificación binaria (ejemplo: detección de fraudes).
• Redes Neuronales Artificiales: Modelos inspirados en el cerebro humano, aplicados en visión artificial y NLP.
• Bosques aleatorios (Random Forest)
• Naive Bayes (clasificador bayesiano)

Casos de uso:

• Un sistema de detección de spam entrena con correos etiquetados como spam o no spam para aprender a clasificar futuros mensajes.
• Problemas de regresión (predicciones meteorológicas, de expectativa de vida, de crecimiento, de valor de una casa según ubicación, etc.).

2. Aprendizaje No Supervisado: Descubriendo Patrones sin Etiquetas

En el aprendizaje no supervisado, el sistema recibe grandes volúmenes de datos sin etiquetas y debe encontrar patrones o agrupaciones por sí mismo. No se le dice qué buscar, sino que identifica similitudes y estructuras ocultas en la información.

Características principales:

• No necesita datos etiquetados.
• Encuentra agrupaciones o patrones en los datos.
• Se usa para análisis exploratorio y segmentación.

Algoritmos más habituales:

• Clustering k-Means: Agrupa datos similares en k categorías (ejemplo: segmentación de clientes).
• Redes Generativas Adversariales (GANs): Crean imágenes y datos sintéticos realistas.
• Algoritmos de reducción de dimensionalidad: Análisis de Componentes Principales (PCA).

Caso de uso: Un banco tiene datos de miles de clientes, pero no sabe cómo clasificarlos. Un modelo de aprendizaje no supervisado puede analizar la información y agrupar a los clientes según comportamientos financieros similares, facilitando estrategias personalizadas. Un banco utiliza k-Means para agrupar clientes con perfiles financieros similares sin necesidad de etiquetas previas.

3. Aprendizaje por Refuerzo: Aprender Mediante Recompensas

El aprendizaje por refuerzo se basa en un sistema de ensayo y error. En lugar de aprender a partir de datos etiquetados, el modelo toma decisiones y recibe recompensas o penalizaciones en función de sus acciones. Con el tiempo, optimiza su comportamiento para maximizar la recompensa.

Características principales:

• Aprende por experiencia, sin necesidad de ejemplos previos.
• Se basa en recompensas y penalizaciones.
• Útil para problemas de toma de decisiones secuenciales.

Casos de uso: Un robot que aprende a caminar no recibe instrucciones sobre cómo moverse. En su lugar, prueba diferentes movimientos y recibe una recompensa cuando logra avanzar sin caer. Con el tiempo, descubre la mejor forma de caminar. Un sistema de IA para ajedrez como AlphaGo aprende jugando millones de partidas contra sí mismo y ajustando su estrategia en función de las victorias y derrotas.

¿Cómo transformará el aprendizaje automático la vida humana?

El aprendizaje automático ya está cambiando nuestra vida diaria, desde recomendaciones personalizadas hasta diagnósticos médicos avanzados. Con el avance hacia la IA General, podríamos ver un cambio radical en cómo interactuamos con la tecnología, creando un mundo donde humanos e IA trabajen de manera colaborativa. El desafío no es solo tecnológico, sino también ético y social: ¿Cómo aseguramos que la IA respete nuestros valores y beneficie a la humanidad?

Redes Neuronales Artificiales (ANNs)

Las Redes Neuronales Artificiales (ANNs) son un modelo de aprendizaje automático inspirado en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están formadas por múltiples neuronas artificiales interconectadas, que trabajan en conjunto para procesar información y aprender patrones complejos. Gracias a su capacidad de reconocer patrones y tomar decisiones, las redes neuronales han revolucionado áreas como la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la automatización industrial.

Funcionamiento de las Redes Neuronales

En una red neuronal, un componente llamado perceptrón actúa como el equivalente de una sola neurona. Un perceptrón tiene una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida. Una señal entra en la capa de entrada y las capas ocultas ejecutan algoritmos sobre la señal. Luego, el resultado se pasa a la capa de salida.

El funcionamiento de una red neuronal se basa en tres pasos principales:

1. Recepción de información: Los datos ingresan a la red en forma de números, imágenes, texto u otro tipo de datos estructurados.
2. Procesamiento interno: A través de múltiples capas de neuronas, la red transforma la información, extrayendo patrones y características relevantes. Cada neurona dentro de la red tiene un peso asignado, que indica qué tan importante es cierta información en la toma de decisiones. Estos pesos se ajustan automáticamente durante el proceso de entrenamiento.
3. Generación de salida: Finalmente, la red produce un resultado, como la identificación de un objeto en una imagen o la clasificación de un texto.

A medida que la red procesa más datos, ajusta sus conexiones internas para mejorar la precisión de sus predicciones. Este proceso de ajuste se conoce como entrenamiento y es fundamental para que la IA aprenda de manera efectiva.

Estructura de una Red Neuronal

Una red neuronal se compone de diferentes capas que trabajan juntas para procesar la información de manera eficiente:

• Capa de Entrada: Es la encargada de recibir los datos iniciales. Por ejemplo, si la red está analizando imágenes, cada neurona de esta capa representará un píxel de la imagen.
• Capas Ocultas: Son las responsables del procesamiento de la información. Aquí, cada neurona realiza cálculos y transforma los datos antes de enviarlos a la siguiente capa. A medida que la información avanza por estas capas, la red extrae características más abstractas, lo que permite reconocer patrones complejos.
• Capa de Salida: Es la capa final de la red y se encarga de producir el resultado. Si la red neuronal está diseñada para clasificar imágenes de perros y gatos, esta capa devolverá la probabilidad de que la imagen ingresada pertenezca a una de estas categorías.

Aprendizaje en Redes Neuronales

Las redes neuronales aprenden a través de un proceso de entrenamiento, en el que se les proporciona un conjunto de datos etiquetado y ajustan sus conexiones internas para minimizar errores. El aprendizaje se basa en el siguiente mecanismo:

1. Propagación hacia adelante (Forward Propagation): Los datos ingresan a la red y pasan por todas sus capas hasta llegar a la salida.
2. Cálculo del error: Se compara la salida generada por la red con la respuesta correcta.
3. Retropropagación del error (Backpropagation): La red ajusta sus pesos para corregir los errores y mejorar su precisión.
4. Repetición del proceso: La red repite estos pasos hasta que los errores sean mínimos y el modelo pueda hacer predicciones con precisión.

Este proceso puede tardar desde minutos hasta semanas, dependiendo de la cantidad de datos y la complejidad de la red.

Ventajas de las Redes Neuronales:

• Capacidad de aprender de grandes volúmenes de datos.
• Adaptabilidad a múltiples tipos de problemas, desde imágenes hasta texto.
• Alta precisión en la identificación de patrones complejos.

Desafíos de las Redes Neuronales:

• Necesitan grandes cantidades de datos y poder computacional.
• Son modelos difíciles de interpretar («caja negra»).
• Pueden estar sesgados si los datos de entrenamiento no son diversos.

Deep Learning (Aprendizaje Profundo)

El Aprendizaje Profundo (Deep Learning) es una rama del aprendizaje automático (Machine Learning) que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas (profundas) para analizar y aprender patrones complejos a partir de grandes volúmenes de datos. A diferencia de los modelos tradicionales, el Deep Learning no necesita que un humano seleccione manualmente las características importantes de los datos. En su lugar, las redes neuronales profundas aprenden automáticamente estas características a través de múltiples capas de procesamiento.

Las redes neuronales pueden adaptarse a diferentes tipos de problemas. Algunos de los modelos más utilizados son:

• Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Se usan en el reconocimiento de imágenes, detección de objetos y visión artificial. Son la base de tecnologías como el reconocimiento facial y los vehículos autónomos.
• Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Son ideales para el procesamiento de lenguaje natural y el análisis de series de tiempo, como en chatbots o predicción de ventas.
• Redes Generativas Adversariales (GANs): Se utilizan para la generación de imágenes y contenido sintético, como en la creación de deepfakes o la mejora de resolución de imágenes.
• Transformers: Utilizados en NLP, como en modelos avanzados tipo GPT o BERT.

Plataformas de IA y Machine Learning

Las plataformas de Machine Learning son entornos diseñados para desarrollar, entrenar, implementar y gestionar modelos de inteligencia artificial de manera eficiente. Estas herramientas permiten a empresas y desarrolladores reducir el tiempo y la complejidad en la construcción de modelos de aprendizaje automático, ofreciendo servicios en la nube y soluciones escalables.

Beneficios de las Plataformas de Machine Learning

• Automatización: Facilitan el entrenamiento y la optimización de modelos sin necesidad de intervención manual constante.
• Escalabilidad: Permiten trabajar con grandes volúmenes de datos sin preocuparse por la infraestructura.
• Integración con otras herramientas: Se conectan con bases de datos, API y entornos de desarrollo.
• Facilidad de implementación: Ofrecen opciones para desplegar modelos en producción con mínima configuración.
• Colaboración: Facilitan el trabajo en equipo con herramientas compartidas y gestión de versiones de modelos (MLOps).

Plataformas Más Utilizadas

• Google Cloud AI Platform – Vertex AI: Vertex AI es la plataforma de aprendizaje automático de Google Cloud, diseñada para unificar todos los servicios de IA en un solo entorno. Ofrece herramientas para entrenar, desplegar y escalar modelos con facilidad.
• Azure Machine Learning (AzureML): AzureML es la plataforma de Microsoft para desarrollar, entrenar e implementar modelos de Machine Learning en la nube. Ofrece una interfaz amigable y opciones tanto de código como de herramientas visuales.
• Amazon SageMaker: Amazon SageMaker es la plataforma de AWS para Machine Learning que permite desarrollar, entrenar e implementar modelos sin gestionar infraestructura. Ofrece herramientas para científicos de datos y desarrolladores.
• IBM Watson: IBM Watson es una plataforma de IA enfocada en empresas que buscan aprovechar el aprendizaje automático con herramientas avanzadas de análisis y gestión de datos.
• MLflow (Código Abierto): MLflow es una plataforma open-source diseñada para gestionar el ciclo de vida de los modelos de Machine Learning. Se centra en el seguimiento de experimentos, gestión de modelos y MLOps.

Como conclusión: las plataformas de Machine Learning facilitan el desarrollo, entrenamiento y despliegue de modelos de IA con herramientas avanzadas y escalables. Mientras que Google Cloud AI y Amazon SageMaker destacan por su infraestructura en la nube, IBM Watson se enfoca en IA explicable para empresas. AzureML ofrece integración con entornos Microsoft, mientras que MLflow es una opción flexible para desarrolladores que buscan una solución open-source.

Bibliotecas de Machine Learning

Además, existen las denominadas bibliotecas de Machine Learning, que son herramientas esenciales para desarrollar modelos de inteligencia artificial de manera eficiente. Estas bibliotecas contienen funciones predefinidas, algoritmos y optimizaciones que facilitan el desarrollo, entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Beneficios de las Bibliotecas de Machine Learning

• Facilitan la implementación de modelos sin necesidad de programar desde cero.
• Optimizan cálculos matemáticos y entrenamiento de modelos utilizando GPUs y TPUs.
• Compatibles con múltiples lenguajes de programación, especialmente Python.
• Amplia comunidad y documentación, facilitando la solución de problemas y mejoras continuas.

A continuación, exploramos las bibliotecas más populares en la industria del Machine Learning, todas gratuitas y de código abierto:

• Scikit-learn: Scikit-learn es una de las bibliotecas más utilizadas en aprendizaje automático clásico, basada en Python. Está diseñada para modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado, ofreciendo una interfaz simple y eficiente.
• TensorFlow: Desarrollado por Google, TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje profundo (Deep Learning) de código abierto que permite construir y entrenar modelos complejos de redes neuronales.
• Keras: Keras es una API de alto nivel para redes neuronales, diseñada para ser fácil de usar y rápida de prototipar. Inicialmente era independiente, pero ahora forma parte de TensorFlow.
• PyTorch: Desarrollado por Meta (Facebook), PyTorch es una biblioteca de aprendizaje profundo ampliamente utilizada en la investigación académica y en la industria. Es conocido por su facilidad de uso y flexibilidad en la construcción de modelos de IA.

Conclusión sobre bibliotecas: Las bibliotecas de Machine Learning facilitan el desarrollo de modelos de inteligencia artificial, cada una con enfoques específicos:

• ✓ Scikit-learn es ideal para modelos tradicionales de ML.
• ✓ TensorFlow y PyTorch dominan el aprendizaje profundo en producción e investigación.
• ✓ Keras es la mejor opción para desarrolladores que buscan facilidad y rapidez.

La elección de la biblioteca dependerá del tipo de proyecto, la necesidad de escalabilidad y el nivel de experiencia del usuario.

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Dado que el lenguaje es complejo, ambiguo y lleno de matices, el NLP emplea modelos matemáticos y algoritmos avanzados para descomponer el texto en fragmentos comprensibles, extraer información relevante y responder de manera coherente.

Principales Componentes del NLP

1. Segmentación de frases: Divide un texto en oraciones individuales.
2. Tokenización: Separa las palabras o frases clave dentro de una oración.
3. Análisis de entidades (Named Entity Recognition – NER): Identifica nombres propios, ubicaciones y conceptos importantes.
4. Análisis de sentimientos: Determina si el tono de un texto es positivo, negativo o neutral.
5. Generación de lenguaje natural (NLG): Permite que una máquina cree respuestas de manera coherente y natural.

Ejemplos de Aplicaciones NLP

• Chatbots y asistentes virtuales: Sistemas como Siri, Alexa o Google Assistant utilizan NLP para comprender preguntas y ofrecer respuestas relevantes.
• Traducción automática: Herramientas como Google Translate usan NLP para interpretar y convertir texto de un idioma a otro.
• Análisis de sentimientos en redes sociales: Empresas utilizan NLP para analizar comentarios y reseñas en redes sociales y medir la percepción pública sobre sus productos.
• Procesamiento de documentos legales y médicos: NLP ayuda a resumir grandes volúmenes de texto y a extraer información clave de contratos, historiales clínicos y otros documentos complejos.

El NLP sigue evolucionando con avances en modelos multimodales como GPT-4, que mejoran la precisión de la interpretación y generación del lenguaje humano. Su aplicación seguirá creciendo en ámbitos como la educación, la salud y la automatización empresarial.

Visión Artificial por Ordenador (Computer Vision)

La visión artificial es un área de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas interpretar y analizar el contenido visual de fotografías o videos. Se basa en algoritmos avanzados que convierten imágenes en datos numéricos, facilitando el reconocimiento de patrones y objetos.

Principales Tecnologías Utilizadas

1. Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Algoritmos diseñados para procesar imágenes dividiéndolas en pequeños fragmentos (filtros) y detectando patrones. Estas redes permiten identificar objetos en una imagen con gran precisión.
2. Redes Generativas Adversariales (GAN): Modelos que enfrentan dos redes neuronales (generador y discriminador) para crear imágenes realistas. Se usan en la creación de deepfakes y mejora de resolución de imágenes.

Ejemplos de Aplicaciones en la Vida Real

• Reconocimiento facial: Utilizado en desbloqueo de teléfonos, vigilancia y seguridad.
• Diagnóstico médico: IA en radiografías y resonancias magnéticas para detectar enfermedades como el cáncer.
• Automóviles autónomos: Detección de señales de tráfico y peatones para mejorar la seguridad vial.
• Control de calidad en fábricas: Identificación de defectos en productos mediante cámaras e IA.
• Análisis de imágenes satelitales: Seguimiento del cambio climático y gestión de recursos naturales.

Gracias a estos avances, la visión artificial está revolucionando industrias como la medicina, la seguridad y la automatización, permitiendo una interacción más eficiente entre humanos y máquinas.

Redes Neuronales Convolucionales (CNN)

Las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) son un tipo de modelo de aprendizaje profundo diseñado específicamente para procesar y analizar imágenes y datos espaciales. Estas redes están inspiradas en la forma en que el cerebro humano procesa la información visual y han revolucionado áreas como la visión por computadora, la medicina y la automatización.

A diferencia de las redes neuronales tradicionales, que tratan cada píxel de una imagen como un dato independiente, las CNN analizan imágenes en fragmentos más pequeños (mediante convoluciones), lo que les permite reconocer bordes, texturas, formas y objetos completos.

Arquitectura y Funcionamiento de las CNN

Las CNN transforman una imagen en una representación numérica que la máquina puede analizar. Su arquitectura se compone de varias capas que trabajan en conjunto para detectar patrones en los datos visuales (capas convolucionales, capas de pooling, capas totalmente conectadas).

En resumen, en una CNN, dos pequeños grupos de píxeles que se solapan entre sí se comparan matemáticamente (mediante filtros o kernels) para obtener un valor (mapa de características). La IA puede utilizar miles de estas pequeñas comparaciones para identificar partes individuales de una imagen y luego compararlas con imágenes de su corpus. A partir de ahí, la IA puede realizar una identificación global, sin agobiarse.

Aplicaciones Principales de las CNN

Las CNN se han convertido en la tecnología base de la visión artificial y tienen aplicaciones en diversas industrias:

1. Diagnóstico Médico
   • Análisis de radiografías y resonancias magnéticas.
   • Detección temprana de cáncer en imágenes médicas.
   • Segmentación de órganos en tomografías computarizadas.
2. Vehículos Autónomos
   • Identificación de peatones, señales de tráfico y otros vehículos.
   • Reconocimiento de semáforos y obstáculos en la carretera.
3. Seguridad y Vigilancia
   • Detección de rostros en sistemas de reconocimiento facial.
   • Identificación de comportamientos sospechosos en cámaras de seguridad.
   • Análisis de huellas dactilares en autenticación biométrica.
4. Retail y E-commerce
   • Reconocimiento de productos en supermercados con cámaras inteligentes.
   • Personalización de compras online según imágenes buscadas por el usuario.
   • Detección automática de artículos en inventarios mediante visión computacional.

Casos de uso de visión artificial con CNN en Startups españolas

• XRF: esta startup tecnológica combina realidad extendida e inteligencia artificial para facilitar la comprensión de información en escenarios complejos, como operaciones militares y respuesta a emergencias. Utilizan redes neuronales convolucionales para procesar y analizar datos visuales, mejorando la toma de decisiones en tiempo real.
• Herta Security: especializada en el desarrollo de software de reconocimiento facial, Herta Security utiliza algoritmos avanzados que incluyen redes neuronales convolucionales para identificar y verificar identidades en tiempo real. Sus soluciones se aplican en áreas como seguridad pública, control de accesos y videovigilancia.

Casos de Uso de IA en Empresas

Caso de uso: PFIZER

1. Colaboración con PostEra para el Descubrimiento de Fármacos – MACHINE LEARNING

   En enero de 2025, Pfizer amplió su colaboración con PostEra, una empresa de biotecnología especializada en aprendizaje automático para el descubrimiento preclínico de fármacos. Esta alianza, valorada en 610 millones de dólares, se centra en el uso de la plataforma de IA de PostEra, denominada Proton, que combina química generativa y diseño consciente de la síntesis para acelerar el descubrimiento de medicamentos. La colaboración abarca tanto terapias de moléculas pequeñas como conjugados anticuerpo-fármaco (ADC), optimizando las propiedades de las cargas útiles mediante IA.

2. Aplicación de IA en el Desarrollo Clínico – NLP

   Desde 2014, Pfizer ha utilizado la IA para clasificar y categorizar informes de eventos adversos presentados por pacientes. Esta aplicación de IA (probablemente usando NLP) ayuda a agilizar el proceso de monitoreo de la seguridad de medicamentos y vacunas, mejorando la eficiencia en la farmacovigilancia.

Test M7: Inteligencia Artificial y Machine Learning

1. ¿Cuál de las siguientes afirmaciones describe mejor la Inteligencia Artificial (IA)?
   • A) Un conjunto de tecnologías que permite a las máquinas realizar tareas que requieren inteligencia humana.
   • B) Un sistema que reemplaza completamente la toma de decisiones humanas.
   • C) Un conjunto de reglas programadas sin capacidad de aprendizaje.
   • D) Solo se aplica en robótica y automatización industrial.
   • E) Ninguna de las anteriores.
2. ¿Qué hace una Red Neuronal Convolucional (CNN)?
   • A) Procesa texto y lenguaje natural de forma eficiente.
   • B) Detecta patrones en imágenes y datos espaciales.
   • C) Genera contenido nuevo basándose en datos previos.
   • D) Clasifica datos tabulares en categorías bien definidas.
   • E) Ninguna de las anteriores.
3. ¿Cuál de los siguientes algoritmos pertenece al aprendizaje supervisado?
   • A) Redes Generativas Adversarias (GANs).
   • B) Algoritmos de agrupamiento k-Means.
   • C) Árboles de decisión.
   • D) Análisis de Componentes Principales (PCA).
   • E) Ninguna de las anteriores.
4. ¿Cuál de las siguientes plataformas de Machine Learning pertenece a Google?
   • A) Amazon SageMaker.
   • B) IBM Watson.
   • C) Vertex AI.
   • D) Azure ML.
   • E) Ninguna de las anteriores.
5. ¿Para qué se usa el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)?
   • A) Para mejorar la calidad de las imágenes y videos.
   • B) Para interpretar, analizar y generar lenguaje humano en sistemas de IA.
   • C) Para clasificar grandes volúmenes de datos sin etiquetas previas.
   • D) Para mejorar el rendimiento de redes neuronales convolucionales.
   • E) Ninguna de las anteriores.
6. ¿Cuál es una de las aplicaciones principales de la Visión Artificial?
   • A) Optimización de bases de datos SQL.
   • B) Generación de texto automático en asistentes virtuales.
   • C) Reconocimiento facial y detección de objetos en imágenes.
   • D) Simulación de interacciones humanas en chatbots de texto.
   • E) Ninguna de las anteriores.
7. ¿Qué tipo de aprendizaje se basa en un sistema de recompensas y penalizaciones?
   • A) Aprendizaje supervisado.
   • B) Aprendizaje no supervisado.
   • C) Aprendizaje por refuerzo.
   • D) Aprendizaje profundo.
   • E) Ninguna de las anteriores.
8. ¿Qué función tienen las Redes Generativas Adversarias (GANs)?
   • A) Mejorar la precisión de los modelos de clasificación.
   • B) Generar contenido sintético como imágenes y videos.
   • C) Clasificar grandes volúmenes de datos tabulares.
   • D) Detectar fraudes financieros con alta precisión.
   • E) Ninguna de las anteriores.
9. ¿Cuál es la ventaja principal del aprendizaje profundo sobre otros métodos?
   • A) Es más fácil de interpretar que otros modelos de Machine Learning.
   • B) Puede aprender características automáticamente sin intervención humana.
   • C) Funciona mejor con datos estructurados que con imágenes y texto.
   • D) No requiere gran cantidad de datos para entrenarse.
   • E) Ninguna de las anteriores.
10. ¿Cómo se diferencia el aprendizaje supervisado del no supervisado?
    • A) En el aprendizaje supervisado los datos tienen etiquetas, mientras que en el no supervisado no.
    • B) Ambos métodos requieren etiquetas para entrenar modelos.
    • C) El aprendizaje no supervisado siempre genera datos sintéticos.
    • D) El aprendizaje supervisado no se usa en redes neuronales.
    • E) Ninguna de las anteriores.

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Transformers y Modelos Fundacionales

Transformers

Un transformador se refiere a un tipo específico de arquitectura de red neuronal conocida como «modelo de transformador«, diseñada para procesar datos secuenciales, como secuencias de lenguaje natural. Los transformadores fueron introducidos por primera vez en el artículo «Attention Is All You Need» de Vaswani et al. en 2017, y desde entonces se han convertido en la base de una amplia gama de modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de vanguardia.

Antes de la aparición de esta arquitectura, los métodos tradicionales dependían de redes neuronales recurrentes (RNNs) y redes neuronales convolucionales (CNNs). Los transformadores integraron de manera eficiente las estructuras de codificador y decodificador con un mecanismo de atención (attention mechanism), lo que permitió optimizar la formación de modelos de lenguaje con una eficacia y versatilidad sobresalientes.

Modelos destacados como GPT surgieron como ejemplos de modelos fundamentales, entrenados previamente con extensos conjuntos de texto no procesado y adaptables a múltiples tareas. Los transformadores cambiaron lo que era posible para el procesamiento del lenguaje natural. Potenciaron las capacidades generativas para tareas que iban desde la traducción y el resumen hasta la respuesta a preguntas. La IA generativa permite la generación de una gran variedad de contenidos novedosos como texto, audio, video, imágenes, etc. Para entender el funcionamiento es necesario definir primero el concepto de modelo fundacional.

Modelos Fundacionales

Un modelo fundacional es un término amplio que describe modelos de IA basados en redes neuronales y deep learning, entrenados en grandes cantidades de datos no estructurados y diseñados para ser adaptables a una amplia variedad de tareas. Son la base para muchos tipos de aplicaciones de inteligencia artificial, no solo en lenguaje, sino también en imágenes, audio, video, y otras modalidades.

Características Clave

• Generalidad: entrenados para capturar patrones y representaciones generales en datos masivos. Aplicables a múltiples dominios, como lenguaje, visión por computadora, y audio.
• Multimodalidad: pueden procesar datos de diferentes tipos (texto, imágenes, etc.).
• Versatilidad: pueden especializarse o ajustarse (fine-tuning) para tareas específicas mediante un entrenamiento adicional.
• Ejemplos: GPT-4 para texto y multimodalidad; Stable Diffusion para imágenes; Flamingo (DeepMind) para texto e imágenes.

Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs)

Un modelo de lenguaje es un modelo de machine learning diseñado para predecir y generar lenguaje de manera coherente y plausible. Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, por sus siglas en inglés) son una categoría de modelos fundacionales entrenados con cantidades masivas de datos (petabytes). Esto les permite comprender y generar lenguaje natural, así como otros tipos de contenido, para llevar a cabo una amplia variedad de tareas.

Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) están diseñados para comprender y generar texto de manera similar a cómo lo haría un humano, además de otros tipos de contenido. Tienen la capacidad de interpretar el contexto, generar respuestas coherentes y relevantes, traducir a otros idiomas, resumir textos, responder preguntas e incluso asistir en tareas de escritura creativa o generación de código.

Para que un modelo LLM responda de manera precisa a nuestro interés, es necesario llevar a cabo un proceso de ‘fine-tuning’, que es una técnica que permite adaptar un modelo de lenguaje grande (LLM) a necesidades específicas, ajustando sus parámetros para que se desempeñe mejor en una tarea particular. Aunque los LLM se entrenan inicialmente con enormes cantidades de datos generales, su alcance puede ser demasiado amplio para ciertos contextos o aplicaciones. El fine-tuning refina el modelo utilizando conjuntos de datos más pequeños y específicos que contienen información relevante para el caso de uso deseado. Este proceso no solo mejora la precisión y la fiabilidad del modelo, sino que también le permite comprender matices específicos del dominio, como términos técnicos, estilos de escritura o procedimientos particulares. Por ejemplo, un LLM general puede ajustarse para redactar informes médicos, generar resúmenes legales o asistir en el análisis de datos empresariales, ofreciendo resultados más relevantes y personalizados. Además, el fine-tuning es eficiente en términos de recursos, ya que aprovecha el conocimiento ya aprendido por el modelo base, reduciendo el costo y el tiempo necesarios para entrenar desde cero.

Diferencias entre LLM y Modelo Fundacional

• LLM:
  • Enfoque: Específico para lenguaje (texto).
  • Modalidad: Solo procesa texto.
  • Aplicaciones: Soluciones relacionadas con lenguaje (chatbots, traducción, resúmenes, etc.).
  • Ejemplos: GPT-3, BERT, Claude, LLaMA.
• Modelo Fundacional:
  • Enfoque: General (lenguaje, imágenes, audio, multimodal).
  • Modalidad: Puede procesar datos de varias modalidades.
  • Aplicaciones: Base para diferentes tipos de aplicaciones (generación de contenido, análisis, visión, etc.).
  • Ejemplos: GPT-4 (multimodal), Stable Diffusion, CLIP.

Redes Generativas Adversariales (GAN)

Las GAN (Generative Adversarial Networks) o Redes Generativas Adversariales son un tipo de red neuronal profunda con aprendizaje no supervisado, utilizadas para generar datos completamente nuevos y realistas a partir de ejemplos previos. Fueron propuestas en 2014 por Ian Goodfellow y han revolucionado la inteligencia artificial en la generación de imágenes, videos, música y datos sintéticos.

Las GAN están compuestas por dos redes neuronales que compiten entre sí en un proceso de entrenamiento. Estas redes son:

1. Generador (Generator): Crea datos falsos pero realistas.
2. Discriminador (Discriminator): Evalúa si los datos son reales o generados.

Aplicaciones de las GAN

• Generación de imágenes realistas: Creación de rostros humanos falsos (ThisPersonDoesNotExist.com).
• Mejora de calidad de imágenes: Aumento de resolución de imágenes borrosas.
• Creación de arte con IA: Modelos como DALL·E generan ilustraciones basadas en descripciones de texto.
• Videojuegos y simulaciones: Creación de texturas y entornos en 3D.
• Deepfakes: Modificación de videos para superponer rostros con precisión.
• Síntesis de voz: Generación de audios realistas basados en la voz de una persona.
• Medicina y biotecnología: Generación de imágenes médicas para entrenar modelos de diagnóstico.

Ventajas de las GAN

• ✓ Creación de contenido altamente realista.
• ✓ Aplicaciones en múltiples industrias (arte, medicina, entretenimiento).
• ✓ Innovación en simulaciones y síntesis de datos.

Desafíos de las GAN

• Alto consumo computacional (entrenamiento costoso).
• Difícil control de los datos generados (pueden producirse imágenes irreales o defectuosas).
• Riesgos éticos (deepfakes y manipulación de información).

Plataformas de IA Generativa

El punto de inflexión tuvo lugar con el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI el 30 de noviembre de 2022 como una herramienta basada en la familia de modelos GPT-3.5. Este lanzamiento marcó un hito en la popularización de la inteligencia artificial generativa, haciéndola accesible para usuarios comunes en diversas aplicaciones, desde la educación hasta los negocios.

OpenAI es una organización de investigación y desarrollo en inteligencia artificial fundada en 2015 con la misión de garantizar que la inteligencia artificial beneficie a toda la humanidad. Su enfoque principal es desarrollar IA avanzada de manera segura y equitativa, promoviendo la colaboración global en su uso y desarrollo.

OpenAI ha jugado un papel clave en la democratización de la IA al hacer que herramientas poderosas y avanzadas sean accesibles para empresas, desarrolladores y usuarios comunes. Algunos de sus principales aportes incluyen:

• Acceso público a tecnología avanzada: con productos como ChatGPT, DALL·E y Codex, OpenAI ha permitido que personas de todo el mundo utilicen IA generativa para tareas como redacción, diseño, programación y más.
• Promoción de la transparencia: aunque no todo su trabajo es de código abierto, OpenAI publica investigaciones, informes y buenas prácticas, ayudando a educar a la comunidad global sobre los avances y riesgos de la IA.
• Infraestructura accesible: OpenAI ha colaborado con empresas como Microsoft para integrar sus modelos en herramientas como Azure y otras plataformas, brindando acceso a tecnología avanzada incluso a pequeñas empresas y desarrolladores independientes.
• Ética y responsabilidad: OpenAI enfatiza la importancia de un desarrollo responsable, trabajando para minimizar riesgos como sesgos o usos indebidos, mientras fomenta la confianza en la IA.

Aunque OpenAI ha liderado el inicio de esta nueva generación de herramientas de IA generativa, muchas de las empresas tecnológicas más punteras llevan años desarrollando sus modelos y no han perdido la oportunidad de ofrecerlos al público. A continuación, se resumen las principales plataformas de IA generativa:

• OpenAI (ChatGPT y DALL-E)
• Google (Gemini y Vertex AI)
• Microsoft Azure OpenAI
• Anthropic (Claude)
• Stability AI (Stable Diffusion)
• Meta (Llama)
• IBM (IBM Watsonx)

Casos de Uso de IA Generativa

• COCA-COLA: ha implementado IA generativa en su estrategia de marketing en colaboración con OpenAI y Bain & Company. Su plataforma «Create Real Magic» permite a los consumidores personalizar contenido con elementos icónicos de la marca, como botellas y burbujas, fomentando la participación y conexión emocional. Durante la campaña navideña de 2024, Coca-Cola utilizó DALL·E para generar imágenes publicitarias adaptadas a diferentes mercados, siendo su primera campaña completamente creada por IA. También ha aplicado IA generativa en el desarrollo de nuevos sabores, como la bebida Y3000, diseñada a partir del análisis de preferencias de consumidores globales. Además, integró un filtro de IA que permitía a los usuarios visualizar cómo podrían lucir en el futuro, combinando experiencias digitales con el marketing de productos para atraer a un público joven.
• NETFLIX: ha apostado por la IA generativa en la industria del entretenimiento, enfocándose en el desarrollo de videojuegos impulsados por esta tecnología. En noviembre de 2024, la empresa anunció el cierre de la mayoría de sus títulos interactivos para centrarse en experiencias de juego más innovadoras. También ha utilizado IA en sus producciones audiovisuales, como en el documental «¿Qué hizo Jennifer?», donde imágenes generadas artificialmente complementaron la narrativa. Aunque no es estrictamente IA generativa, Netflix continúa empleando inteligencia artificial avanzada para personalizar recomendaciones de contenido, analizando los hábitos de visualización de los usuarios.
• SPOTIFY: ha integrado IA generativa en la traducción y doblaje de podcasts a múltiples idiomas. Utilizando la tecnología Whisper de OpenAI, transcribe y traduce el audio original, y mediante síntesis de voz replica el tono y estilo del locutor. Además, lanzó el DJ de IA en 2023, un asistente que selecciona música según los gustos del usuario, ofreciendo comentarios con una voz realista generada por IA. Otra innovación es la función Daylist, que adapta listas de reproducción en función del estado de ánimo y actividades del usuario a lo largo del día.
• PFIZER: ha desarrollado «Charlie», una plataforma de IA generativa lanzada en 2024 para optimizar su estrategia de marketing y gestión de contenido. Esta herramienta asiste en la creación y revisión de materiales farmacéuticos, asegurando su precisión y cumplimiento normativo. Integrada con Adobe Workfront y Experience Manager, facilita la colaboración interna y automatiza procesos en un sector altamente regulado.
• TESLA: emplea IA generativa en el entrenamiento de su sistema de conducción autónoma. Genera datos sintéticos para simulaciones, eliminando grabaciones de comportamientos indebidos al volante que podrían influir negativamente en el aprendizaje del sistema. En respuesta a regulaciones de seguridad vial, Tesla ha tenido que depurar su base de datos para evitar que sus vehículos adopten prácticas de conducción inadecuadas.
• ZYNAP: una startup de Barcelona, combate el cibercrimen mediante IA generativa. Su plataforma simula ataques cibernéticos para anticipar amenazas y mejorar la seguridad de las empresas. En enero de 2025, obtuvo 5,7 millones de euros en financiación para expandir su tecnología a nivel internacional.
• STRADIVARIUS: ha utilizado IA generativa en el diseño de su colección Primavera/Verano 2023, creando imágenes de moda con modelos y prendas inexistentes. Aunque algunas piezas fueron fabricadas, otras solo existen en formato digital, desafiando los límites del diseño tradicional. La campaña explora cómo sería la moda sin restricciones físicas, fusionando creatividad y tecnología en una propuesta innovadora para el sector.

IA y la Ética

La Inteligencia artificial está en todas partes. Es el motor de las aplicaciones de navegación que le ayudan a encontrar la ruta más eficiente o más ecológica. Impulsa los motores de búsqueda que le ayudan a encontrar la información más relevante. Ayuda a los médicos a realizar diagnósticos más precisos y elaborar planes de tratamiento más precisos. Mejora la previsión meteorológica, lo que le permite prepararse mejor ante fenómenos meteorológicos significativos. Junto con sensores y satélites, puede recoger datos sobre el medio ambiente que ayuden a los científicos a comprender mejor y hacer predicciones sobre nuestro cambiante mundo.

La IA puede hacer la vida más fácil y segura ayudando a las personas a tomar decisiones más informadas, conectándolas con la información que necesitan en el momento adecuado y encontrando patrones o eficiencias que de otro modo no conocerían. Pero la IA también puede hacer daño. Por ejemplo, la IA puede utilizarse para determinar quién obtiene un préstamo, quién es aceptado en la universidad o seleccionado para un puesto de trabajo, cómo se remunera a los empleados o incluso la duración de las penas de prisión.

En el contexto de la IA, el daño no tiene que ver necesariamente con el daño físico. El daño puede ser menos obvio y adoptar la forma de desigualdad, discriminación o exclusión. Y este daño puede ser sutil porque las personas no siempre saben cuándo están interactuando con la IA o cuándo y cómo la IA puede estar influyendo en las decisiones sobre ellas.

Dado que la IA está cada vez más integrada en la vida cotidiana, es vital que la gente pueda confiar en ella. Los profesionales infunden confianza en los sistemas de IA con la ética de la IA. La ética de IA es un campo multidisciplinar que investiga cómo optimizar la repercusión positiva de la IA y reducir los resultados no deseados o adversos.

Principios Éticos Fundamentales (Informe Belmont)

Mientras se desarrollan normas y protocolos para regular el uso de la inteligencia artificial (IA), la comunidad académica ha encontrado en el Informe Belmont una guía clave para promover la ética en la investigación experimental y el desarrollo de algoritmos. Este documento establece tres principios fundamentales que orientan el diseño de experimentos y la creación de sistemas basados en IA:

1. Respeto por las personas: Este principio destaca la importancia de reconocer y proteger la autonomía de las personas. Se espera que los investigadores respeten especialmente a quienes tienen una autonomía limitada debido a condiciones como enfermedades, discapacidades mentales o la edad. La clave de este principio radica en el consentimiento informado: los participantes deben conocer los riesgos y beneficios de los experimentos, y tener la libertad de participar o retirarse en cualquier momento.
2. Beneficencia: Inspirado en la ética médica, este principio se enfoca en minimizar el daño y maximizar los beneficios. En el contexto de la IA, implica prevenir que los algoritmos amplifiquen sesgos relacionados con la raza, el género o las creencias políticas, garantizando que las tecnologías se desarrollen para mejorar sistemas sin causar daño intencionado o no intencionado.
3. Justicia: Este principio aborda la distribución equitativa de las cargas y beneficios de la experimentación y el aprendizaje automático. Según el Informe Belmont, existen cinco criterios para garantizar una distribución justa:
   • Participación equitativa.
   • Atención a las necesidades individuales.
   • Reconocimiento del esfuerzo individual.
   • Valoración de la contribución social.
   • Mérito como criterio de asignación.

Estos principios son esenciales para fomentar el desarrollo ético y responsable de la inteligencia artificial, asegurando que se respeten los derechos humanos, se minimicen los riesgos y se promueva la equidad en la implementación de estas tecnologías.

Principales Preocupaciones Éticas Actuales sobre la IA

El desarrollo y uso de la inteligencia artificial (IA) plantea diversas cuestiones éticas que están en el centro de las conversaciones globales. A continuación, se destacan algunas de las más relevantes:

1. Modelos fundacionales e IA generativa: El lanzamiento de herramientas como ChatGPT en 2022 marcó un hito en la evolución de la IA. Este tipo de tecnologías, basadas en modelos fundacionales, son altamente adaptables y pueden realizar una amplia variedad de tareas. Sin embargo, su poder genera preocupaciones éticas como el sesgo, la generación de contenidos falsos (desinformación), la falta de explicabilidad, el mal uso y su impacto social, temas que requieren una regulación adecuada.
2. La singularidad tecnológica: Aunque el concepto de una «superinteligencia» que supere la capacidad humana capta la atención pública, la mayoría de los expertos considera que está lejos de ser una realidad inmediata. No obstante, cuestiones éticas surgen en el uso de sistemas autónomos, como vehículos sin conductor, donde las decisiones sobre seguridad y responsabilidad legal todavía están en debate. Esto plantea preguntas importantes sobre el nivel adecuado de autonomía tecnológica que debería permitirse.
3. Impacto en el empleo: La IA está transformando el panorama laboral, desplazando la demanda de ciertas habilidades hacia áreas nuevas. Aunque esto no significa necesariamente una pérdida neta de empleos, sí requiere preparar a los trabajadores para roles emergentes, como la gestión de sistemas basados en IA. La clave estará en apoyar la transición de los trabajadores hacia estas nuevas oportunidades.
4. Privacidad: La recolección y uso de datos personales por sistemas de IA plantea preocupaciones importantes sobre privacidad. Normativas como el RGPD en Europa y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) han avanzado en la protección de datos, obligando a las empresas a mejorar la seguridad y transparencia en el manejo de información personal. Sin embargo, la creciente cantidad de datos que procesan los sistemas de IA sigue presentando desafíos significativos.
5. Sesgo y discriminación: El sesgo en los datos de entrenamiento puede llevar a resultados discriminatorios en los sistemas de IA, afectando áreas como la contratación, el reconocimiento facial y los algoritmos de redes sociales. Ejemplos como el sistema de contratación automatizada de Amazon, que discriminaba por género, han puesto de manifiesto la necesidad de abordar este problema. Además, empresas como IBM han tomado medidas, renunciando al desarrollo de productos como el reconocimiento facial para evitar usos éticamente cuestionables.
6. Responsabilidad: Actualmente, no existe un marco regulatorio universal para la IA. Aunque se han desarrollado principios éticos y directrices, la ausencia de legislación concreta y la responsabilidad distribuida dificultan prevenir daños a la sociedad. Esto subraya la necesidad urgente de establecer regulaciones claras y globales que aborden las implicaciones éticas de la IA.

Organizaciones que Promueven la Ética de la IA

• AlgorithmWatch: esta organización sin ánimo de lucro se centra en un algoritmo y un proceso de decisión explicables y trazables en programas de IA.
• AI Now Institute: esta organización sin ánimo de lucro de la Universidad de Nueva York investiga las implicaciones sociales de la inteligencia artificial.
• DARPA: la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa del Departamento de Defensa de los Estados Unidos se centra en promover la investigación explicable sobre la IA.
• CHAI (Center for Human-Compatible Artificial Intelligence): el Centro de Inteligencia Artificial Compatible con Humanos es una cooperación de varios institutos y universidades para promover una IA fiable y sistemas beneficiosos demostrables.
• NSCAI (National Security Commission on Artificial Intelligence): la Comisión de Seguridad Nacional sobre Inteligencia Artificial es una comisión independiente de EE.UU. «que considera los métodos y medios necesarios para avanzar en el desarrollo de la inteligencia artificial, el machine learning y las tecnologías asociadas para abordar de forma integral las necesidades de seguridad nacional y defensa de Estados Unidos».

IBM sobre la Ética de la IA

IBM establece tres principios básicos que dictan su enfoque hacia el desarrollo de datos e IA:

1. El objetivo de la IA es potenciar la inteligencia humana. Esto significa que no buscamos reemplazar la inteligencia humana con IA, sino apoyarla. Dado que toda nueva innovación tecnológica implica cambios en la oferta y la demanda de determinados puestos de trabajo, IBM se compromete a apoyar a los trabajadores en esta transición invirtiendo en iniciativas globales para promover la formación de competencias en torno a esta tecnología.
2. Los datos y la información pertenecen a quien los crea. Los clientes de IBM pueden estar seguros de que ellos, y solo ellos, son propietarios de sus datos. IBM no ha proporcionado ni proporcionará al gobierno acceso a los datos de los clientes para ningún programa de vigilancia, y sigue comprometida con la protección de la privacidad de sus clientes.
3. Los sistemas de IA deben ser transparentes y explicables. IBM cree que las empresas de tecnología deben tener claro quién entrena sus sistemas de IA, qué datos se utilizaron en ese entrenamiento y, lo que es más importante, qué se incluyó en las recomendaciones de sus algoritmos.

IBM también ha desarrollado cinco pilares para guiar la adopción responsable de las tecnologías de IA:

• Explicabilidad: Un sistema de IA debe ser transparente, especialmente en cuanto a lo que incluye las recomendaciones de su algoritmo, ya que es relevante para una variedad de partes interesadas con diversos objetivos.
  • Ejemplo de explicabilidad: Un modelo de IA que recomienda aprobar o denegar un préstamo debería explicar los factores clave detrás de su decisión, como el historial crediticio, los ingresos o la relación deuda-ingresos del solicitante. Esto permite al solicitante comprender la decisión y al banco validar el proceso.
  • Retos de la explicabilidad: 1. Modelos complejos: Los modelos avanzados, como las redes neuronales profundas, son conocidos como «cajas negras» debido a la dificultad para interpretar cómo llegan a sus resultados. 2. Equilibrio con el rendimiento: Hacer que un modelo sea más explicable a veces implica comprometer su precisión o eficiencia. 3. Audiencia diversa: Los sistemas deben ser explicables tanto para expertos técnicos como para usuarios finales con menos conocimientos.
• Imparcialidad (Fairness): Es el tratamiento equitativo de individuos o grupos de individuos. La imparcialidad se consigue cuando se mitigan los sesgos no deseados. En IA, el sesgo es un error sistemático que se ha diseñado, intencionadamente o no, de forma que pueda generar decisiones injustas. El sesgo se puede encontrar en el sistema de IA, en los datos utilizados para entrenar y probar el sistema, o incluso en ambos. El sesgo puede surgir en un sistema de IA debido a expectativas culturales, limitaciones técnicas o contextos de implantación imprevistos.
• Robustez: Los sistemas impulsados por la IA deben defenderse activamente de los ataques de los adversarios, lo que minimiza los riesgos de seguridad y permite confiar en los resultados del sistema. Los equipos trabajan constantemente para hacer que los sistemas de IA sean más impermeables a las irregularidades y los ataques (ataques adversariales).
• Transparencia: Para reforzar la confianza, los usuarios deben ser capaces de ver cómo funciona el servicio, evaluar su funcionalidad y comprender sus puntos fuertes y sus limitaciones. Cuando un sistema de IA es transparente, se comparte información sobre qué datos recopila, cómo usa y almacena los datos y quién tiene acceso a los datos.
• Privacidad: Los sistemas de IA deben priorizar y salvaguardar los derechos de privacidad y datos de los consumidores y proporcionar garantías explícitas a los usuarios sobre cómo se utilizarán y protegerán sus datos personales.